羅晟回到了公司總部,在他藍星科技所在的辦公室裏開始了新的計劃,這項計劃恐怕隻有他一個人能夠完成,他也隻想自己來做。


    開發ai需要超級計算機,羅晟現在沒有私人超算,兩家公司也沒有自己的獨立的超級計算機,不像ibm公司一樣。


    不過羅晟現在擁有了數據中心和雲計算,而雲計算的底層也是一種超級計算機,通過數據中心及操作係統,把不同地域的超大規模的物理服務器聚合成一台超級計算機,統一調度和使用。


    雙方並沒有誰厲害這一說,因為各有所長,側重點也不一樣,而隨著技術的發展,雲計算與超算也會變得我中有你你中有我,共同為大數據時代提供強大的技術引擎。


    ……


    此時此刻,羅晟在他其中一台工作電腦上新建立一個文件夾,索引目錄就叫“nov”,這是要開發的人工智能的代號,或者說名字吧。


    而根據nov的發音,再以其諧音直譯過來,中文名就叫“娜芙”。


    確定了名字之後,羅晟開始編程開發娜芙的智能體。


    想要開發人工智能,首先要搞明白三個概念,人工智能(artificial intelligence,簡稱ai)、機器學習(machine learning,簡稱ml)、深度學習(deep learning,簡稱dl)。


    這三者有著密切的關聯,簡單的說,人工智能是為一個設備或機器賦予人一樣的智能,機器學習是實現人工智能的一種方法,深度學習則是實現機器學習的一種技術。


    人工智能包含機器學習,機器學習又包含深度學習。


    去年,也即是2006年,加大拿多倫多大學教授,機器學習領域的泰鬥傑弗裏希爾頓和他的學生拉斯拉胡迪諾夫在《科學》上發表了一篇文章,開啟了深度學習在學術界和工業界的浪潮。


    ……


    接下來的日子,羅晟為開發娜芙建立了一個終端對終端的“生態係統”,並親自為其編寫程序。


    羅晟最近兩家公司都沒怎麽管,開始當起了一陣子甩手掌櫃,一方麵公司現在不忙,已經安排的明明白白,其次蔚藍海岸有姚建鴻,藍星科技有張博文。


    這套“生態係統”目前暫時在安排在他的私人別墅地下庫裏,等他的那棟超級豪宅建成了,在整體遷入過去,羅晟現在花了幾十個億在打造一套科技感超強的豪宅,就位於陽澄湖畔。


    開發人工智能不是一蹴而就的,這是一個不斷的升級優化的進階之路,從簡單的程序、到弱人工智能、強人工智能,乃至升級為超人工智能。


    其中的升級進階,包含了軟硬件的進步,不是在鍵盤上敲幾行代碼,一個聰明的具有自我情感邏輯分析的ai就誕生了。


    而羅晟打造的這套“生態係統”包含設計了一台模擬器、一套編程語言、一個集成編程環境、一個算法庫、一套應用固件進行深度學習的工具、一套教學邏輯課程、以及雲計算的支持。


    僅僅如此,這套“生態係統”還不夠。


    想要實現真正的強人工智能,還需要更先進的和更多的硬件支持,如此才能創造出可以模擬人腦的感知、行動和認知能力,可以使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對數據進行高層抽象處理。


    顯然,深度學習算法在其中顯得無比關鍵。


    另一個關鍵環節就是數據,隻有掌握海量大數據的公司才具備研發人工智能的優勢或者說基礎。


    而全世界具備這種優勢的企業或機構其實並不多,國外有穀歌、雅虎、ibm等,而國內毫無疑問是“l-bat”了,尤其是“l”,即藍星科技集團。


    其所掌握的數據量可以說是全球數一數二的存在,藍色空間bluespace、雲歌搜索、reddit、藍星視頻bluestarvideo等等,藍星科技旗下的業務板塊,都充斥著浩如煙海的數據。


    不過,羅晟要開發的“nov-娜芙”不屬於藍星科技或蔚藍海岸的資產,完全獨立了出來,屬於羅晟個人所有的專屬科技,但今後會為這兩家公司提供ai技術支持是一定的。


    而羅晟作為藍星科技集團的締造者,集團公司的數據庫毫無疑問是對他完全開放的,即將誕生的“nov-娜芙”將會進入藍星科技集團以及蔚藍海岸的數據庫中。


    ……


    時間一天天過去,娜芙的雛形也在羅晟連續熬夜奮戰之下完成了開拓性階段,雖然距離真正意義上的人工智能還遠遠不及,但這是0和1的突破。


    這個世界不管如何,都得接受真的有天才的存在,人比人隻會氣死人。


    更氣的是天才的人還更努力。


    今天一早,羅晟來到了公司,不過他並沒有處理公司的事務,呆在辦公室在折騰娜芙,原初代碼都已經編寫完畢。


    羅晟打開他專用的工作電腦鏈接雲端,位於蘇城數據中心,他的私人雲服務。


    飛快的索引到了“nov”文件夾,一番操作確認無誤之後便毫不猶豫的啟動並將“娜芙”喚醒。


    看著百分比進度條不斷推進,羅晟耐心的等待著。


    不過他也知道就算娜芙現在被喚醒了,現在也妥妥的是個“人工智障”,路要一步一步走,從“人工智障”升級到“人工智能”再升級到“強人工智能”甚至到最後的終極形態“超人工智能”,都不是一蹴而就的。


    完成第一步往往是最艱難的。


    【100%,啟動完成!】


    “奈斯!!”


    盯著屏幕的羅晟看到這一幕頓時精神大振,二話不說立即接入外網,他早就已經做好了一個“外掛”。


    此時此刻,羅晟打開暴雪戰網,然後飛快的注冊了一個戰網號,id昵稱就叫“nov”。


    然後,他花了幾分鍾的時間把nov今天要幹的事情給安排好,就是讓“她”在暴雪戰網的《星際爭霸:母巢之戰》天梯係統中衝擊排位賽。


    與那些頂尖的玩家競技。


    這是羅晟給娜芙確定的第一個學習課程,讓“她“在即時戰略遊戲(rts)上促進深度學習進行研究。


    星際爭霸本質上是一場快節奏的戰爭遊戲,玩家扮演的是統領全局的指揮官角色,所以玩家的任何一個操作、決定、意識都會直接或間接決定了一場對抗的勝負。


    玩家需要時刻考慮經濟與軍事的發展均衡,在極短的時間內做出大量的決策,暴兵、開礦、攀科技、進攻、防守、偷襲與反偷襲、騷擾與反騷擾、偵察與反偵察等等。


    這樣的一款即時戰略類遊戲無疑是讓nov進階的絕好平台,不過羅晟對“她”進入天體係統與那些頂尖的人類玩家進行排位賽對抗之前,給了娜芙一定的限製.


    首先是戰爭迷霧,和人類玩家一模一樣,不然就是開地圖掛了。


    其次是對nov進行apm與epm的限製,如果不作限製,人類玩家100%必敗,根本不可能打得過,這顯然不是公平對抗,也不是羅晟的初衷,對nov深度學習訓練也沒有太大的幫助。


    所謂的apm就是玩家每分鍾的操作次數,像韓國的頂尖星際玩家,apm平均可以飆升到恐怖的500以上,而epm就是玩家每分鍾的有效操作次數,apm是隻要玩家點擊了鼠標鍵盤都會計入其中,瞎點一通也都算,所以apm存在大量的廢操作,而epm每一個操作都是有效操作,比如重複操作這種行為,再多也隻計1次。


    羅晟給娜芙設置了550的apm上限值,能夠做到與世界頂尖星際職業選手一樣的數值,而epm的上線設置在188數值。


    在操作層麵限製了娜芙,使其與人類頂尖職業玩家處在伯仲之間,那麽“她”想要打敗人類的頂尖選手,就需要在“智能”層麵得到發揮,接地氣的說,意識很重要。


    羅晟把一切都搞定了之後,抖了抖精神,果斷把娜芙放到戰網中,讓“她”進入天體係統匹配玩家進行對抗。


    暴雪的戰網係統在羅晟的眼裏就是渣渣存在,有著100%的絕對信心足以保證“玻璃渣”的係統是檢測不出娜芙有任何異常的,讓她偽裝成人類玩家與真實的人類玩家進行對抗。


    而與此同時,娜芙也接入了藍星科技的數據庫,通過深度學習算法在不斷的接觸和分析海量的信息,這並不會妨礙到“她”同時在天梯上與人類星際玩家進行比賽。


    這就是人類與ai相比,後者無與倫比的優勢就體現出來了。


    接下來,羅晟就不做任何幹預了,一動不動的坐著,盯著電腦屏幕。


    現在他的電腦已經被娜芙接管,並且進入天梯係統開始匹配玩家,對戰模式選擇的是競技水平含量最高的1v1對抗模式。


    而羅晟此刻是一言不發,他靜靜的觀看娜芙的第一視角,搜索對手花了不到十秒的時間很快就搜到了玩家。


    第一局對抗正式開始。


    ……

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